概要

Python でプログラムを継続的に実行させる方法はいくつか存在します。このドキュメントでは、プロフェッショナルなコーダー向けに、それぞれの方法の詳細とコード例、応用例を紹介します。

選択肢

1. 無限ループ

基本的な手法ですが、効率が悪くリソース消費が激しい可能性があります。
コード例:

import time

while True:
    print("タスクを実行します")
    time.sleep(5)  # 5秒おきに実行

応用例:
- センサーデータの定期的な収集・送信
- ウェブサイトの定期的な監視と通知
- ゲームのメインループ

2. スケジューリングライブラリ

複雑なスケジュール設定や並列実行が容易に実現できます。
コード例 (schedule):

import schedule
import time

def my_job():
    print("タスクを実行します")

schedule.every(10).seconds.do(my_job)  # 10秒おきに実行

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

応用例:
- メールの定期送信
- SNSへの投稿予約
- データのバックアップ

3. OS のジョブスケジューラ

システムレベルでの制御に適しています (Cron, Task Scheduler)。
コード例 (Python から crontab を編集):

import crontab

cron = crontab.CronTab(user=True)
job = cron.new(command='python my_script.py')
job.setall('0 */2 * * *')  # 2時間おきに実行
cron.write()

応用例:
- 夜間バッチ処理
- システムメンテナンス
- ログファイルのローテーション

4. バックグラウンドプロセス

システム起動時に自動起動するプログラムに適しています。
コード例 (daemonize モジュール):

import daemon
import daemon.pidfile

with daemon.DaemonContext(
    pidfile=daemon.pidfile.PIDLockFile('/tmp/my_daemon.pid')
):
    while True:
        # 処理を実行
        time.sleep(60)

応用例:
- システム監視エージェント
- ログ収集デーモン
- ネットワークサービス

プロフェッショナルなアプローチ

マルチスレッド/マルチプロセス:
- 大量データの並列処理、CPU負荷の高い処理の分散に有効。
非同期プログラミング:
- I/O 待ちの多い処理の効率化に役立ちます。
エラー処理/ロギング/モニタリング:
- 障害の検知と対応、運用状況の把握に不可欠です。

選択の指針

タスクの性質、運用環境を考慮し、最善の方法を選択・実装してください。